App数据分析体系思维导图

短视频运营数据分析思维导图
随着社交媒体的快速发展，短视频已成为当前最受欢迎的内容形式之一。

对于短视频平台而言，了解和分析用户行为和数据是至关重要的，这可以帮助他们更好地了解用户需求、改进产品和服务，并制定更有效的营销策略。

下面将从短视频运营数据分析思维导图的角度探讨短视频运营的核心指标和数据分析方法。

一、核心指标
1.用户数：衡量平台的用户数量，是衡量平台规模的重要指标。

2.活跃用户数：衡量平台的用户参与度，是衡量平台活跃度的重要指标。

3.播放量：衡量平台视频观看的次数，是衡量平台受欢迎程度的重要指标。

4.互动量：衡量平台用户与视频内容互动的程度，包括点赞、评论、分享等，是衡量视频内容质量的重要指标。

5.转化率：衡量平台用户完成目标的比例，例如注册、下单等，是衡量平台商业价值的重要指标。

二、数据分析方法
1.用户画像分析：通过分析用户性别、年龄、地域、兴趣等信息，了解用户需求和行为，制定更精准的营销策略。

2.内容分析：通过分析不同类型、长度、主题、形式的视频，了解用户喜好和需求，优化内容创作和推荐。

3.互动分析：通过分析用户点赞、评论、分享等互动行为，了解用户对视频的反馈和评价，优化内容创作和互动设计。

4.转化分析：通过分析用户转化率、购买行为、消费习惯等信息，了解用户购买意愿和行为，制定更精准的营销策略。

总之，短视频运营数据分析思维导图是短视频平台运营的重要工具，可以帮助平台了解用户需求和行为，制定更好的营销策略和服务。

同时，对于广大用户而言，关注数据分析和用户协议也是保护自己的重要手段。

运营内容用户运营核心用户建立核心用户圈子QQ群微信群核心用户客服专线核心用户专享服务建立核心用户晋升机制满足心理需求给予荣誉身份建立核心用户奖励机制制定邀请用户奖励风云榜制定核心用户奖励规则普通用户建立普通用户圈子QQ群微信群普通用户客服专线建立普通用户晋升核心用户规则增强用户活性，采取签到或者积分制商务运营B2B 直接谈公司，推广产品，利益互换B2C谈合作，联合推广，目的为获取更多用户内容运营微博运营寻找目标用户获取目标用户关注分享用户关注信息自媒体用户沉淀微信运营微信订阅号用户关注资讯自媒体生产优质圈内内容微信服务号产品功能更新产品微信端运营活动发布平台每月四条消息推进产品动态及最新上线地区及优质公司名单APP内容运营用户简介及业内专家内容优化公司简介及活跃公司内容优化活动运营用户活动普通用户活跃活动普通用户线上活动普通用户线下活动核心用户活跃互动核心用户线上活动核心用户线上活动线下活动花样地推线下活动线上活动微信活动H5游戏开发抽奖情感营销答题竞赛APP活动奖品赠送比赛微信活动可与APP迭代合作推广活动资源置换联合线上营销推广联合线下宣传，后期PR 互换资源，各得所需市场运营线下推广地推美女地推营销活动展会分享会线上推广产品推广APP分发百度推广线上推广活动活动运营内容微电影，病毒营销数据运营用户数据每日注册用户每日活跃用户每日成交用户活动数据单次活动数据统计分析，从而评估该次活动转化率市场推广后数据变动，评估市场推广效果产品数据产品渠道下载数据分析产品单个页面留存数据，优化下个版本依据核心用户数据核心用户数据分析。

为什么需要数据分析体系在很多不成熟的公司中，虽然也有使用数据去验证产品的思路，但是他们在实际工作中往往是这样取用数据的：▪产品部同事找到数据分析师，问他昨天刚上线的版本用户点击率是多少。

▪运营部同事找到数据分析师，问他前两天上线的拉新活动是否带来了用户量的增加。

▪领导找到数据分析师，问他这两天的订单量是否有所增长，上月交易额环比增长是多少。

可见，各个岗位都会有自己的数据需求，所以数据分析师只能逐个地进行数据计算。

由于人力资源有限，数据分析师往往无法及时反馈所有的数据需求，这将会导致一些运营活动或产品规划错过最佳的时机。

例如，在“双11”前夕想要准备“双11”促销活动，却迟迟拿不到过往的运营活动数据。

正是基于这样或那样的原因，很多企业演化出了一类数据产品——数据仪表盘，如图1所示。

▲图1 数据仪表盘数据仪表盘就是将各个数据需求方常关注的数据汇总在一张报表中，这样大家可以在这里统一看到整个产品的用户数、交易数等的变化，能在一定程度上满足大家对数据的需求。

但是随之而来的新问题如下。

▪产品部的同事抱怨：虽然看到昨天新上的版本中用户转化率下跌了，但是根本看不出来原因是什么，说不定是运营部的活动导致的。

▪运营部的同事抱怨：我虽然看到了拉新数，但我有三个用户拉新渠道，到底哪个拉新渠道的拉新能力最强，带来的用户质量最高呢？面对这样的进阶需求，就需要一套完整的数据分析体系来做支撑，进而来帮助我们掌握数据变化情况并快速定位变化背后的原因。

数据分析体系概念的常见误区一提到数据分析体系，常见的一个认知误区就是将数据分析体系等同于单一的某一个数据分析产品，如活动运营监控平台、用户画像平台等。

其实这里最大的错误就是将一个体系割裂开来，只看到了承载数据的产品而没有重点关注使用者的使用方法，就好像认为数据分析一定要有一把“利刃”，但是却不去关心舞剑者的功力一样。

最早提出这一认知的是钱学森先生，他在系统工程学中提出了软系统概念：任意一个体系要想发挥正确价值，必须通过产品与使用者这两部分共同协作，这两者合二为一称为软系统。

初中数学之数据分析思维导图
数据分析是当下热门的话题，毕竟现在是大数据Big Data时代，初中数学关于数据分析的仅有4个章节，难度是科普级别的。

数据分析的前提是要有数据，因此先学会收集数据，然后用合适的图表方法来表示。

常见的图表方法有柱状图、折线图、扇形图。

不同数据内在的特性不同，可以通过求他们的平均数、中位数、众数来反映数据的集中趋势，通过求方差、最大值、最小值来反映数据的离散程度，这些内容是关于数据的整理。

在数据定量分析中必不可免会遇到概率问题，教科书从经典的抛硬币游戏作为切入点介绍概率及其意义。

我们仅仅学习最基础的概念，频数、频率、概率。

简单的重复性随机事件的概率计算，几何概型概率计算。

学会用树状图列举机会均等的实验结果。

数据分析离我们的生活是并不遥远，隔壁福利彩票站里的空气就充满了概率论的味道。

我根据教材内容，初步画了如下思维导图，供同学参考。

数据结构、算法、线性表总结算法
特性
有穷性
确定性
可行性
有输入
有输出
目标
正确性
可使用性
可读性
健壮性
高效率与低存储量需求
算法的分析
算法的频度
时间复杂度
空间复杂度
数据结构
逻辑结构
存储结构
顺序存储
链式存储
运算
线性表
顺序存储结构顺序表
链式存储结构
单链表
双链表
循环链表
有序表所有元素以递增或递减方式有序排列的线性表栈和队列
栈是一种只能在一端进行插入或删除操作的线性表
队列是一种仅允许在表的一端迸行插入操作，
而在另一端进行删除操作的线性表
串
串是由零个或多个字符组成的有限序列
顺序存储的顺序串
链式存储的链串。

数据异动如何分析数据涨跌是我们在日常工作中，最容易被发现的现象
数据异动分析方法论
发现异常就像你发现昨天数据跟往前不一样，猛涨了还是猛跌了，通过观测数据发现异常
确定问题发现异常之后，我们要确定这个异常是不是一个问题，有多严重
确定原因用多维度的拆解方法，对于这个异常指标，从不同的维度去拆解，找到原因
针对性解决问题
找到原因之后，就是针对性的解决问题了，根据问题的原因，动用公司的相关资源，
去解决这个问题
执行就是把解决方案执行出来，把这个异常数据正的从异动到执行，完成一个闭环
你只有对自己的业务有所洞察，有以往的经验，你才能做出这些判断
数据只是验证我们想法的支撑工具，首先需要你有一个假设
常见的假设
活动影响：查对应活动页面及对应动作的数据波动，关注活动是否地域属性
版本发布：将版本号作为维度，区分查看
渠道投放：查看渠道来源变化
策略调整：策略上线时间节点，区分前后关键指标波动
服务故障：明确故障时间，按时间为维度进行小时或者分钟级别进行拆分。